PYTORCH FREYMVORKI: O’RNATISH VA ASOSIY FUNKSIYALAR - Tojimamatov Israil Nurmamatovich; Raxmatjonova Gulshoda Raximjon qizi (Ta’lim innovatsiyasi va integratsiyasi, 2025)
Annotatsiya. Ushbu maqolada sun’iy intellekt va mashinali o‘rganish sohasida keng qo‘llanilayotgan PyTorch freymvorkining nazariy va amaliy jihatlari batafsil yoritilgan. PyTorch freymvorkining yaratilish tarixi, asosiy afzalliklari hamda zamonaviy dasturiy muhitlardagi o‘rni tahlil qilingan. Maqolada PyTorchni Windows, Linux va macOS operatsion tizimlarida o‘rnatish bosqichlari ketma-ketlik asosida tushuntirilgan bo‘lib, CPU va GPU (CUDA) rejimlarida ishlash imkoniyatlariga alohida e’tibor qaratilgan.Shuningdek, PyTorchning asosiy funksiyalari — tensorlar bilan ishlash, avtomatik differensiallash (Autograd) mexanizmi, torch.nn moduli yordamida neyron tarmoqlar yaratish, yo‘qotish funksiyalari va optimizatorlar orqali modelni o‘qitish jarayonlari amaliy misollar asosida yoritib berilgan. Maqola davomida PyTorchning boshqa mashinali o‘rganish freymvorklari bilan solishtirgandagi ustun jihatlari, xususan dinamik hisoblash grafigi va Python bilan qulay integratsiyasi ko‘rsatib o‘tilgan.Mazkur maqola sun’iy intellekt, neyron tarmoqlar va ma’lumotlar tahlili fanlarini o‘rganayotgan talabalar, magistrantlar hamda ushbu yo‘nalishda mustaqil tadqiqot olib borayotgan mutaxassislar uchun nazariy bilim va dastlabki amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qiladi.